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1 概述
2 详细操作步骤
2.1 不同传感器图像融合
2.2 相同传感器图像融合
2.3 NNDiffuse 图像融合工具 1 概述
图像融合，是将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率…目录
1 概述
2 详细操作步骤
2.1 不同传感器图像融合
2.2相同传感器图像融合
2.3 NNDiffuse 图像融合工具 1 概述
图像融合，是将低分辨率的多光谱影像与高分辨率的单波段影像重采样生成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术，使得处理后的影像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。
图像融合除了要求融合图像精确配准外，融合方法的选择也非常重要，同样的融合方法在用在不同影像中，得到的结果往往会不一样。如下表中是 ENVI 中的几种融合方法的适用范围供参考。 各种融合方法说明 融合方法 适用范围 IHS 变换 纹理改善，空间保持较好。光谱信息损失较大，受波段限制。 Brovey 变换 光谱信息保持较好，受波段限制。 乘积运算（CN） 对大的地貌类型效果好，同时可用于多光谱与高光谱的融合。 PCA 变换 无波段限制，光谱保持好。第一主成分信息高度集中，色调发生较大变化。 Gram - schmidt Pan Sharpening（GS） 改进了 PCA 中信息过分集中的问题，不受波段限制，较好的保持空间纹理信息，尤其能高保真保持光谱特征。专为最新高空间分辨率影像设计，能较好保持影像的纹理和光谱信息。 NNDiffuse pan sharpening（NND） Nearest Neighbor Diffusion (NNDiffuse) pan sharpening 算法，输入图像支持标准地理和投影坐标系统、具备 RPC 信息和基于像元位置（无空间坐标系）几种地理信息元数据类型；支持多线程计算，能进行高性能处理。融合结果对于色彩、纹理和光谱信息，均能得到很好保留。 注： GS 融合方法是通过统计分析方法对参与融合的各波段进行最佳匹配，避免了传统融合方法某些波段信息过度集中和新型高空间分辨率全色波段波长范围扩展所带来的光谱响应范围不一致问题。 NNDiffuse 融合方法是最新的融合算法，支持最近传感器类型，如 Landsat 8、SPOT、WorldView - 2/3、Pléiades - 1A/1B、QuickBird、GeoEye - 1、EO - 1 ALI、IK
